數據分析與科學計算:pandas、numpy、matplotlib,數據清洗、分析與可視化。
機器學習:scikit-learn、tensorflow,常見算法(回" />
Python基礎:語法、數據結構、面向對象編程(OOP)。
數據分析與科學計算:pandas、numpy、matplotlib,數據清洗、分析與可視化。
機器學習:scikit-learn、tensorflow,常見算法(回歸、分類、聚類等)。
算法與數據結構:常見算法和數據結構,時間復雜度分析。
自動化腳本:編寫爬蟲或自動化任務。
數據分析項目:使用公開數據集進行分析、可視化。
機器學習項目:數據預處理、模型訓練與評估。